mysql中explain用法詳解

對mysql explain講的比較清楚的

在 explain的協助下，您就知道什麼時候該給表添加索引，以使用索引來尋找記錄從而讓select 運行更快。
如果由於不恰當使用索引而引起一些問題的話，可以運行 analyze table來更新該表的統計資訊，例如鍵的基數，它能幫您在最佳化方面做出更好的選擇。

explain 返回了一行記錄，它包括了 select語句中用到的各個表的資訊。這些表在結果中按照mysql即將執行的查詢中讀取的順序列出來。mysql用一次掃描多次串連（single- sweep,multi-join）的方法來解決串連。這意味著mysql從第一個表中讀取一條記錄，然後在第二個表中尋找到對應的記錄，然後在第三個表中尋找，依次類推。當所有的表都掃描完了，它輸出選擇的欄位並且回溯所有的表，直到找不到為止，因為有的表中可能有多條匹配的記錄下一條記錄將從該表讀取，再從下一個表開始繼續處理。
在mysql version 4.1中，explain輸出的結果格式改變了，使得它更適合例如 union語句、子查詢以及派生表的結構。更令人注意的是，它新增了2個欄位： id和 select_type。當你使用早於mysql4.1的版本就看不到這些欄位了。
explain結果的每行記錄顯示了每個表的相關資訊，每行記錄都包含以下幾個欄位：

id
本次 select 的標識符。在查詢中每個 select都有一個順序的數值。
select_type
select 的類型，可能會有以下幾種：
simple: 簡單的 select （沒有使用 union或子查詢）

primary: 最外層的 select。

union: 第二層，在select 之後使用了 union。

dependent union: union 語句中的第二個select，依賴於外部子查詢

subquery: 子查詢中的第一個 select

dependent subquery: 子查詢中的第一個 subquery依賴於外部的子查詢

derived: 派生表 select（from子句中的子查詢）

table
記錄查詢引用的表。

type
表連線類型。以下列出了各種不同類型的表串連，依次是從最好的到最差的：

system:表只有一行記錄（等於系統資料表）。這是 const表連線類型的一個特例。

const:表中最多隻有一行匹配的記錄，它在查詢一開始的時候就會被讀取出來。由於只有一行記錄，在餘下的最佳化程式裡該行記錄的欄位值可以被當作是一個恒定值。const表查詢起來非常快，因為只要讀取一次！const 用於在和 primary key 或unique 索引中有固定值比較的情形。下面的幾個查詢中，tbl_name 就是 c表了：
select * from tbl_name where primary_key=1; select * from tbl_namewhere primary_key_part1=1 and primary_key_part2=2;

eq_ref:從該表中會有一行記錄被讀取出來以和從前一個表中讀取出來的記錄做聯合。與const類型不同的是，這是最好的連線類型。它用在索引所有部分都用於做串連並且這個索引是一個primary key 或 unique 類型。eq_ref可以用於在進行"="做比較時檢索欄位。比較的值可以是固定值或者是運算式，表達示中可以使用表裡的欄位，它們在讀表之前已經準備好了。以下的幾個例子中，mysql使用了eq_ref 串連來處理 ref_table：

select * from ref_table,other_table whereref_table.key_column=other_table.column; select * fromref_table,other_table whereref_table.key_column_part1=other_table.column andref_table.key_column_part2=1;

ref: 該表中所有符合檢索值的記錄都會被取出來和從上一個表中取出來的記錄作聯合。ref用於串連程式使用鍵的最左首碼或者是該鍵不是 primary key 或 unique索引（換句話說，就是串連程式無法根據索引值只取得一條記錄）的情況。當根據索引值只查詢到少數幾條匹配的記錄時，這就是一個不錯的連線類型。 ref還可以用於檢索欄位使用 =操作符來比較的時候。以下的幾個例子中，mysql將使用 ref 來處理ref_table：
select * from ref_table where key_column=expr; select * fromref_table,other_table whereref_table.key_column=other_table.column; select * fromref_table,other_table whereref_table.key_column_part1=other_table.column andref_table.key_column_part2=1;

ref_or_null: 這種連線類型類似 ref，不同的是mysql會在檢索的時候額外的搜尋包含null 值的記錄。這種連線類型的最佳化是從mysql4.1.1開始的，它經常用於子查詢。在以下的例子中，mysql使用ref_or_null 類型來處理 ref_table：
select * from ref_table where key_column=expr or key_column is null;

unique_subquery: 這種類型用例如一下形式的 in 子查詢來替換 ref：
value in (select primary_key from single_table where some_expr)

unique_subquery: 只是用來完全替換子查詢的索引尋找函數效率更高了。

index_subquery: 這種連線類型類似 unique_subquery。它用子查詢來代替in，不過它用於在子查詢中沒有唯一索引的情況下，例如以下形式：
value in (select key_column from single_table where some_expr)

range: 只有在給定範圍的記錄才會被取出來，利用索引來取得一條記錄。key欄位表示使用了哪個索引。key_len欄位包括了使用的鍵的最長部分。這種類型時 ref 欄位值是 null。range用於將某個欄位和一個定植用以下任何操作符比較時 =, <>, >,>=, <, <=, is null, <=>, between, 或 in：
select * from tbl_name where key_column = 10; select * fromtbl_name where key_column between 10 and 20; select * from tbl_namewhere key_column in (10,20,30); select * from tbl_name wherekey_part1= 10 and key_part2 in (10,20,30);

index: 連線類型跟 all 一樣，不同的是它只掃描索引樹。它通常會比 all快點，因為索引檔案通常比資料檔案小。mysql在查詢的欄位知識單獨的索引的一部分的情況下使用這種連線類型。

all: 將對該表做全部掃描以和從前一個表中取得的記錄作聯合。這時候如果第一個表沒有被標識為const的話就不大好了，在其他情況下通常是非常糟糕的。正常地，可以通過增加索引使得能從表中更快的取得記錄以避免all。

possible_keys

possible_keys欄位是指 mysql在搜尋表記錄時可能使用哪個索引。注意，這個欄位完全獨立於explain 顯示的表順序。這就意味著 possible_keys裡面所包含的索引可能在實際的使用中沒用到。如果這個欄位的值是null，就表示沒有索引被用到。這種情況下，就可以檢查 where子句中哪些欄位那些欄位適合增加索引以提高查詢的效能。就這樣，建立一下索引，然後再用explain 檢查一下。詳細的查看章節"14.2.2 alter tablesyntax"。想看錶都有什麼索引，可以通過 show index from tbl_name來看。

key

key欄位顯示了mysql實際上要用的索引。當沒有任何索引被用到的時候，這個欄位的值就是null。想要讓mysql強行使用或者忽略在 possible_keys欄位中的索引列表，可以在查詢語句中使用關鍵字force index, use index,或 ignore index。如果是 myisam 和 bdb 類型表，可以使用 analyzetable 來協助分析使用使用哪個索引更好。如果是 myisam類型表，運行命令 myisamchk --analyze也是一樣的效果。詳細的可以查看章節"14.5.2.1 analyze tablesyntax"和"5.7.2 table maintenance and crash recovery"。

key_len

key_len 欄位顯示了mysql使用索引的長度。當 key 欄位的值為 null時，索引的長度就是 null。注意，key_len的值可以告訴你在聯合索引中mysql會真正使用了哪些索引。

ref

ref 欄位顯示了哪些欄位或者常量被用來和 key配合從表中查詢記錄出來。

rows
rows 欄位顯示了mysql認為在查詢中應該檢索的記錄數。

extra

本欄位顯示了查詢中mysql的附加資訊。以下是這個欄位的幾個不同值的解釋：

distinct:mysql當找到目前記錄的匹配聯合結果的第一條記錄之後，就不再搜尋其他記錄了。

not exists:mysql在查詢時做一個 left join最佳化時，當它在當前表中找到了和前一條記錄符合 left join條件後，就不再搜尋更多的記錄了。下面是一個這種類型的查詢例子：
select * from t1 left join t2 on t1.id=t2.id where t2.id isnull;

假使 t2.id 定義為 not null。這種情況下，mysql將會掃描表 t1並且用 t1.id 的值在 t2 中尋找記錄。當在 t2中找到一條匹配的記錄時，這就意味著 t2.id 肯定不會都是null，就不會再在 t2 中尋找相同 id值的其他記錄了。也可以這麼說，對於 t1 中的每個記錄，mysql只需要在t2 中做一次尋找，而不管在 t2 中實際有多少匹配的記錄。

range checked for each record (index map: #)

mysql沒找到合適的可用的索引。取代的辦法是，對於前一個表的每一個行串連，它會做一個檢驗以決定該使用哪個索引（如果有的話），並且使用這個索引來從表裡取得記錄。這個過程不會很快，但總比沒有任何索引時做表串連來得快。

using filesort: mysql需要額外的做一遍從而以排好的順序取得記錄。排序程式根據串連的類型遍曆所有的記錄，並且將所有符合 where條件的記錄的要排序的鍵和指向記錄的指標儲存起來。這些鍵已經排完序了，對應的記錄也會按照排好的順序取出來。詳情請看"7.2.9how mysql optimizes order by"。
using index

欄位的資訊直接從索引樹中的資訊取得，而不再去掃描實際的記錄。這種策略用於查詢時的欄位是一個獨立索引的一部分。

using temporary: mysql需要建立暫存資料表儲存結果以完成查詢。這種情況通常發生在查詢時包含了groupby 和 order by 子句，它以不同的方式列出了各個欄位。
using where

where子句將用來限制哪些記錄匹配了下一個表或者發送給用戶端。除非你特別地想要取得或者檢查表種的所有記錄，否則的話當查詢的extra 欄位值不是 using where 並且表連線類型是 all 或 index時可能表示有問題。

如果你想要讓查詢儘可能的快，那麼就應該注意 extra 欄位的值為usingfilesort 和 using temporary 的情況。

你可以通過 explain 的結果中 rows欄位的值的乘積大概地知道本次串連表現如何。它可以粗略地告訴我們mysql在查詢過程中會查詢多少條記錄。如果是使用系統變數 max_join_size 來取得查詢結果，這個乘積還可以用來確定會執行哪些多表select 語句。
下面的例子展示了如何通過 explain提供的資訊來較大程度地最佳化多表聯集查詢的效能。
假設有下面的 select 語句，正打算用 explain 來檢測：
explain select tt.ticketnumber, tt.timein, tt.projectreference,tt.estimatedshipdate, tt.actualshipdate, tt.clientid,tt.servicecodes, tt.repetitiveid, tt.currentprocess,tt.currentdppers tt.recordvolume, tt.dpprinted, et.country,et_1.country, do.custname from tt, et, et as et_1, do wherett.submittime is null and tt.actualpc = et.employid andtt.assignedpc = et_1.employid and tt.clientid = do.custnmbr;

在這個例子中，先做以下假設：

要比較的欄位定義如下：
table column columntype
tt actualpc char(10)
tt assignedpc char(10)
tt clientid char(10)
et employid char(15)
do custnmbr char(15)

資料表的索引如下：
table index
tt actualpc
tt assignedpc
tt clientid
et employid (primary key)
do custnmbr (primary key)

tt.actualpc 的值是不均勻分布的。

在任何最佳化措施未採取之前，經過 explain分析的結果顯示如下：
table type possible_keys key key_len ref rows extra
et all primarynull null null 74
do all primary null null null 2135
et_1 allprimary null null null 74
tt all assignedpc, null null null 3872 clientid, actualpc range checked for each record (key map: 35)

由於欄位 type 的對於每個表值都是all，這個結果意味著mysql對所有的表做一個迪卡爾積；這就是說，每條記錄的組合。這將需要花很長的時間，因為需要掃描每個表總記錄數乘積的總和。在這情況下，它的積是74 * 2135 * 74 * 3872 = 45,268,558,720條記錄。如果資料表更大的話，你可以想象一下需要多長的時間。
在這裡有個問題是當欄位定義一樣的時候，mysql就可以在這些欄位上更快的是用索引（對isam類型的表來說，除非欄位定義完全一樣，否則不會使用索引）。在這個前提下，varchar和 char是一樣的除非它們定義的長度不一致。由於 tt.actualpc 定義為char(10)，et.employid 定義為 char(15)，二者長度不一致。
為瞭解決這個問題，需要用 alter table 來加大 actualpc的長度從10到15個字元：
mysql> alter table tt modify actualpc varchar(15);

現在 tt.actualpc 和 et.employid 都是 varchar(15)
了。再來執行一次 explain 語句看看結果：
table type possible_keys key key_len ref rows extra
tt allassignedpc, null null null 3872 using clientid, where actualpc
do all primary null null null 2135 range checked for each record (keymap: 1)
et_1 all primary null null null 74 range checked for eachrecord (key map: 1) et eq_ref primary primary 15 tt.actualpc 1

這還不夠，它還可以做的更好：現在 rows值乘積已經少了74倍。這次查詢需要用2秒鐘。
第二個改變是消除在比較 tt.assignedpc = et_1.employid 和 tt.clientid= do.custnmbr 中欄位的長度不一致問題：
mysql> alter table tt modify assignedpc varchar(15), ->modify clientid varchar(15);

現在 explain 的結果如下：
table type possible_keys key key_len ref rows extra
et all primary null null null 74
tt ref assignedpc, actualpc 15 et.employid 52 using clientid, where actualpc
et_1 eq_ref primary primary 15 tt.assignedpc 1
do eq_ref primary primary 15 tt.clientid 1

這看起來已經是能做的最好的結果了。
遺留下來的問題是，mysql預設地認為欄位 tt.actualpc的值是均勻分布的，然而表 tt並非如此。幸好，我們可以很方便的讓mysql分析索引的分布：
mysql> analyze table tt;

到此為止，表串連已經最佳化的很完美了，explain 的結果如下：
table type possible_keys key key_len ref rows extra
tt all assignedpc null null null 3872 using clientid, where actualpc
et eq_ref primary primary 15 tt.actualpc 1
et_1 eq_ref primary primary 15 tt.assignedpc 1
do eq_ref primary primary 15 tt.clientid 1

請注意，explain 結果中的 rows欄位的值也是mysql的串連最佳化程式大致猜測的，請檢查這個值跟真實值是否基本一致。如果不是，可以通過在select 語句中使用 straight_join 來取得更好的效能，同時可以試著在from分句中用不同的次序列出各個表。

以下為補充資料：

藉助explain，可以知道：
1)何時必須為表加入索引以得到一個使用索引找到記錄的更快的SELECT。
2)最佳化器是否以一個最佳次序連接表。為了強制最佳化器對一個SELECT語句使用一個特定連接次序，增加一個STRAIGHT_JOIN子句。
官方的關於explain的文檔在http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/using-explain.html（英文）

mysql explain詳解

mysql explain 使用的方法

EXPLAIN tbl_name
或：
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options

前者可以得出一個表的欄位結構等等，後者主要是給出相關的一些索引資訊，而今天要講述的重點是後者。

舉例

複製代碼 代碼如下:mysql> explain select * from event;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | event | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13 | |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

各個屬性的含義

id
select查詢的序號

select_type
select查詢的類型，主要是區別普通查詢和聯集查詢、子查詢之類的複雜查詢。

table
輸出的行所引用的表。

type
聯集查詢所使用的類型。
type顯示的是訪問類型，是較為重要的一個指標，結果值從好到壞依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般來說，得保證查詢至少達到range層級，最好能達到ref。

possible_keys
指出MySQL能使用哪個索引在該表中找到行。如果是空的，沒有相關的索引。這時要提高效能，可通過檢驗WHERE子句，看是否引用某些欄位，或者檢查欄位不是適合索引。

key
顯示MySQL實際決定使用的鍵。如果沒有索引被選擇，鍵是NULL。

key_len
顯示MySQL決定使用的鍵長度。如果鍵是NULL，長度就是NULL。文檔提示特別注意這個值可以得出一個多重主鍵裡mysql實際使用了哪一部分。

ref
顯示哪個欄位或常數與key一起被使用。

rows
這個數表示mysql要遍曆多少資料才能找到，在innodb上是不準確的。

Extra
如果是Only index，這意味著資訊只用索引樹中的資訊檢索出的，這比掃描整個表要快。
如果是where used，就是使用上了where限制。
如果是impossible where 表示用不著where，一般就是沒查出來啥。
如果此資訊顯示Using filesort或者Using temporary的話會很吃力，WHERE和ORDER BY的索引經常無法兼顧，如果按照WHERE來確定索引，那麼在ORDER BY時，就必然會引起Using filesort，這就要看是先過濾再排序划算，還是先排序再過濾划算。
常見的一些名詞解釋

Using filesort
MySQL需要額外的一次傳遞，以找出如何按排序次序檢索行。

Using index
從只使用索引樹中的資訊而不需要進一步搜尋讀取實際的行來檢索表中的列資訊。

Using temporary
為瞭解決查詢，MySQL需要建立一個暫存資料表來容納結果。

ref
對於每個來自於前面的表的行組合，所有有匹配索引值的行將從這張表中讀取

ALL
完全沒有索引的情況，效能非常地差勁。

index
與ALL相同，除了只有索引樹被掃描。這通常比ALL快，因為索引檔案通常比資料檔案小。

SIMPLE
簡單SELECT(不使用UNION或子查詢)